• 해양환경안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.15-19
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• 2007

2006년 8월 경북 연안의 우렁쉥이 앙식장에서 대량폐사가 발생하였다. 폐사 원인을 규명하기 위하여 폐사 직후 폐사가 발생한 양식장을 대상으로 수질환경 조사와 병리학적 조사를 실시하였으나 특이점을 발견하지 못하였다. 그래서 폐사가 발생하기 직전 동해에 영향을 미친 10호 태풍 '우쿵'이 우렁쉥이 폐사에 영항을 미쳤을 것으로 가정하고 태풍 '우쿵' 통과 전후의 해황 자료를 분석하였다. 태풍 우쿵의 영향을 받기 전인 8월 초 중순 동해 연안은 전반적으로 저층 냉수의 용승으로 인하여 수심 10m 이심에서는 $15^{\circ}C$ 이하의 찬물이 존재하고 있었다. 그 후 매풍 '우쿵'의 영향으로 인한 북풍이 약 5일간 지속되면서 수온이 높은 외측의 표층수가 연안으로 밀려와 침강하는 현상(에크만 효과)이 발생하여 우렁쉥이가 매달려 있는 수심 $10{\sim}20m$의 수은이 일시에 $10^{\circ}C$ 이상 상승하여 약 5일간 지속되었다. 2006년 경북 연안의 양식 우렁쉥이는 장기간 냉수에 적응되어 있다가 태풍 '우쿵'의 영향으로 수온이 급상승함에 따른 수온 스트레스로 인하여 대량폐사된 것으로 추정된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권6호
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• pp.649-663
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• 2008

본 연구에서는 최근 한반도 주변에 내습한 태풍 우쿵이 이상 경로를 지난 온 까닭을 설명하기 위하여 현직 지구과학자와 대학생들이 가설을 형성하는 과정을 비교 분석하였다. 연구를 위한 주된 자료로는 지구과학자 및 대학생들과의 면담과 대학생들이 제출한 보고서를 이용하였다. 연구의 결과, 우쿵의 이상 경로에 관한 가설을 형성하기 위하여 기상분석가들이 이미 확립된 모델을 가지고 케이스 스터디를 하는 것과는 달리, 학생들은 태풍에 관한 일반 이론을 확인한 후 우쿵에 관한 특수한 사례에 접근하는 것을 알 수 있었다. 이들의 가설 형성 과정에는 공통적으로 배경 지식이 중요한 역할을 하였으며, 지구과학자와 대학생들 모두 복수의 가설들을 상정하고, 보다 그럴듯한 가설을 선택하기 위하여 이론과의 정합성, 인과적인 과정에 대한 진술, 관측 자료와의 일치 등과 같은 조건들을 고려하였다. 하지만, 지구과학자와 대학생들의 배경 지식은 그 깊이와 범위에 있어서 차이를 보였으며, 관측 자료와의 일치 외에 가설을 개연성 있게 만들어 주는 조건들에 대해서 학생들이 분명히 인식하고 있다는 증거를 찾기는 어려웠다. 이상과 같은 연구 결과가 과학 교육 및 관련 연구에 시사하는 점들을 논의하였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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• pp.477-480
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• 2006

본 논문에서는 한국 동해 강구항 전면해역에서 계절풍이 탁월한 3월과 태풍 우쿵(WUKONG) 내습시 8월에 수압식 파고계를 이용하여 파랑관측을 실시하였다. 관측파랑자료의 해석을 통해 관측시점에서의 계절풍 및 대풍내습시의 기상현황과 파랑과의 상호관련성, 발생파랑의 통계적 특성을 분석하였다. 그 결과에 따르면 관측기간동안 강구항 전면해역에서는 직립방파제 설계식의 관계식 $H_{max}\;=\;1.8H_S$를 초과하는 고파랑이 태풍 내습시 발생하며, 계절풍이 발달한 시기에는 약 3m 파고의 파랑이 발생하였다.

• 한국어병학회지
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• 제22권2호
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• pp.155-162
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• 2009

2006년 8-9월 통영시 한산도, 미륵도, 거제시 해역에서 대량 폐사된 조피볼락의 폐사원인을 조사한 결과, 병원체는 연쇄구균이 3.8-35.8%, 칼리구스충이 1.9-33.7%, 아가미흡충이 17.7-26.9% 검출되었으며, 전 개체에서 바이러스는 검출되지 않았다. 각 장기별 세로이드 관찰 결과, 간, 신장 및 비장 등의 조혈기관에 갈색 및 검은색의 세로이드가 관찰되었다. 폐사가 제일 먼저 발생한 통영시 한산면 용초해역에서 폐사발생 약 20일전에 표층 22.3${^{\circ}C}$, 저층 18.3${^{\circ}C}$로 수온약층이 형성되어 있었으며, 폐사발생 약 5일전에 표층 25.8${^{\circ}C}$, 저층 24.7${^{\circ}C}$로 수온 약층이 완전 소멸된 수온이 상승한 상태였다. 거제시 남부면 해역의 조피볼락 대량폐사는 8월 18일 태풍 우쿵 발생 직후 수온약층이 소멸됨에 따라 19${^{\circ}C}$의 수온이 5일만에 27${^{\circ}C}$까지 급상승하였다가, 8월말에 22.9℃로 하강하였다가 5일만에 25.9${^{\circ}C}$로 상승하는 등 고수온역에서 수온변화가 많았던 것이 특징이었다. 따라서, 2006년 하계에 발생한 통영 및 거제해역의 조피볼락 대량폐사는 태풍 우쿵 발생 이전에 생성되었던 수온약층이 소멸되면서 3.0-6.7${^{\circ}C}$의 수온 급상승으로 27${^{\circ}C}$의 고수온 환경이 약화되어 있던 조피볼락에 스트레스 요인으로 작용하여 생리대사 및 저항력의 약화로 폐사가 발생하였던 것으로 추정되었다.

• 대기
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• 제20권3호
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• pp.287-306
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• 2010

An ensemble Kalman filter (EnKF) with Weather Research and Forecasting (WRF) Model is applied for Typhoon Wukong (200610) to investigate the performance of ensemble forecasts depending on experimental configurations of the EnKF. In addition, the ensemble sensitivity analysis is applied to the forecast and analysis ensembles generated in EnKF, to investigate the possibility of using the ensemble sensitivity analysis as the adaptive observation guidance. Various experimental configurations are tested by changing model error, ensemble size, assimilation time window, covariance relaxation, and covariance localization in EnKF. First of all, experiments using different physical parameterization scheme for each ensemble member show less root mean square error compared to those using single physics for all the forecast ensemble members, which implies that considering the model error is beneficial to get better forecasts. A larger number of ensembles are also beneficial than a smaller number of ensembles. For the assimilation time window, the experiment using less frequent window shows better results than that using more frequent window, which is associated with the availability of observational data in this study. Therefore, incorporating model error, larger ensemble size, and less frequent assimilation window into the EnKF is beneficial to get better prediction of Typhoon Wukong (200610). The covariance relaxation and localization are relatively less beneficial to the forecasts compared to those factors mentioned above. The ensemble sensitivity analysis shows that the sensitive regions for adaptive observations can be determined by the sensitivity of the forecast measure of interest to the initial ensembles. In addition, the sensitivities calculated by the ensemble sensitivity analysis can be explained by dynamical relationships established among wind, temperature, and pressure.